Java使用双异步实现将Excel的数据导入数据库

 更新时间:2024年01月22日 09:49:54   作者:哪吒编程  
在开发中,我们经常会遇到这样的需求,将Excel的数据导入数据库中,这篇文章主要来和大家讲讲Java如何使用双异步实现将Excel的数据导入数据库,感兴趣的可以了解下

一、一般我会这样做

  • 通过POI读取需要导入的Excel;
  • 以文件名为表名、列头为列名、并将数据拼接成sql;
  • 通过JDBC或mybatis插入数据库;

操作起来,如果文件比较多,数据量都很大的时候,会非常慢。

访问之后,感觉没什么反应,实际上已经在读取 + 入库了,只是比较慢而已。

读取一个10万行的Excel,居然用了191s,我还以为它卡死了呢!

private void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();

    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = 1; i <= maxRow; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
}

private static boolean isExisted(String id, String name) {
    String sql = "select count(1) as num from " + static_TABLE + " where ID = '" + id + "' and NAME = '" + name + "'";
    String num = JdbcUtil.executeSelect(sql, "num");
    return Integer.valueOf(num) > 0;
}

private static String uuid() {
    return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
}

二、谁写的?拖出去,斩了!

优化1:先查询全部数据,缓存到map中,插入前再进行判断,速度快了很多。

优化2:如果单个Excel文件过大,可以采用 异步 + 多线程 读取若干行,分批入库。

优化3:如果文件数量过多,可以采一个Excel一个异步,形成完美的双异步读取插入。

使用双异步后,从 191s 优化到 2s,你敢信?

下面贴出异步读取Excel文件、并分批读取大Excel文件的关键代码。

1、readExcelCacheAsync控制类

@RequestMapping(value = "/readExcelCacheAsync", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readExcelCacheAsync() {
    String path = "G:\\测试\\data\\";
    try {
		// 在读取Excel之前,缓存所有数据
        USER_INFO_SET = getUserInfo();

        File file = new File(path);
        String[] xlsxArr = file.list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            File fileTemp = new File(path + "\\" + xlsxArr[i]);
            String filename = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            readExcelCacheAsyncService.readXls(path + filename + ".xlsx", filename);
        }
    } catch (Exception e) {
        logger.error("|#ReadDBCsv|#异常: ", e);
        return "error";
    }
    return "success";
}

2、分批读取超大Excel文件

@Async("async-executor")
public void readXls(String filePath, String filename) throws Exception {
    @SuppressWarnings("resource")
    XSSFWorkbook xssfWorkbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
    // 读取第一个工作表
    XSSFSheet sheet = xssfWorkbook.getSheetAt(0);
    // 总行数
    int maxRow = sheet.getLastRowNum();
    logger.info(filename + ".xlsx,一共" + maxRow + "行数据!");
    StringBuilder insertBuilder = new StringBuilder();

    insertBuilder.append("insert into ").append(filename).append(" ( UUID,");

    XSSFRow row = sheet.getRow(0);
    for (int i = 0; i < row.getPhysicalNumberOfCells(); i++) {
        insertBuilder.append(row.getCell(i)).append(",");
    }

    insertBuilder.deleteCharAt(insertBuilder.length() - 1);
    insertBuilder.append(" ) values ( ");

    int times = maxRow / STEP + 1;
    //logger.info("将" + maxRow + "行数据分" + times + "次插入数据库!");
    for (int time = 0; time < times; time++) {
        int start = STEP * time + 1;
        int end = STEP * time + STEP;

        if (time == times - 1) {
            end = maxRow;
        }

        if(end + 1 - start > 0){
            //logger.info("第" + (time + 1) + "次插入数据库!" + "准备插入" + (end + 1 - start) + "条数据!");
            //readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsync(sheet, row, start, end, insertBuilder);
            readExcelDataAsyncService.readXlsCacheAsyncMybatis(sheet, row, start, end, insertBuilder);
        }
    }
}

3、异步批量入库

@Async("async-executor")
public void readXlsCacheAsync(XSSFSheet sheet, XSSFRow row, int start, int end, StringBuilder insertBuilder) {
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    for (int i = start; i <= end; i++) {
        XSSFRow xssfRow = sheet.getRow(i);
        String id = "";
        String name = "";
        for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
            if (j == 0) {
                id = xssfRow.getCell(j) + "";
            } else if (j == 1) {
                name = xssfRow.getCell(j) + "";
            }
        }

		// 先在读取Excel之前,缓存所有数据,再做判断
        boolean flag = isExisted(id, name);
        if (!flag) {
            stringBuilder.append(insertBuilder);
            stringBuilder.append('\'').append(uuid()).append('\'').append(",");
            for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells(); j++) {
                stringBuilder.append('\'').append(value).append('\'').append(",");
            }
            stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
            stringBuilder.append(" )").append("\n");
        }
    }

    List<String> collect = Arrays.stream(stringBuilder.toString().split("\n")).collect(Collectors.toList());
    if (collect != null && collect.size() > 0) {
        int sum = JdbcUtil.executeDML(collect);
    }
}

private boolean isExisted(String id, String name) {
    return ReadExcelCacheAsyncController.USER_INFO_SET.contains(id + "," + name);
}

4、异步线程池工具类

@Async的作用就是异步处理任务。

  • 在方法上添加@Async,表示此方法是异步方法;
  • 在类上添加@Async,表示类中的所有方法都是异步方法;
  • 使用此注解的类,必须是Spring管理的类;
  • 需要在启动类或配置类中加入@EnableAsync注解,@Async才会生效;

在使用@Async时,如果不指定线程池的名称,也就是不自定义线程池,@Async是有默认线程池的,使用的是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。

默认线程池的默认配置如下:

  • 默认核心线程数:8;
  • 最大线程数:Integet.MAX_VALUE;
  • 队列使用LinkedBlockingQueue;
  • 容量是:Integet.MAX_VALUE;
  • 空闲线程保留时间:60s;
  • 线程池拒绝策略:AbortPolicy;

从最大线程数可以看出,在并发情况下,会无限制的创建线程,我勒个吗啊。

也可以通过yml重新配置:

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        max-size: 10
        core-size: 5
        keep-alive: 3s
        queue-capacity: 1000
        thread-name-prefix: my-executor

也可以自定义线程池,下面通过简单的代码来实现以下@Async自定义线程池。

@EnableAsync// 支持异步操作
@Configuration
public class AsyncTaskConfig {

    /**
     * com.google.guava中的线程池
     * @return
     */
    @Bean("my-executor")
    public Executor firstExecutor() {
        ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("my-executor").build();
        // 获取CPU的处理器数量
        int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(curSystemThreads, 100,
                200, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(), threadFactory);
        threadPool.allowsCoreThreadTimeOut();
        return threadPool;
    }

    /**
     * Spring线程池
     * @return
     */
    @Bean("async-executor")
    public Executor asyncExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        // 核心线程数
        taskExecutor.setCorePoolSize(24);
        // 线程池维护线程的最大数量,只有在缓冲队列满了之后才会申请超过核心线程数的线程
        taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
        // 缓存队列
        taskExecutor.setQueueCapacity(50);
        // 空闲时间,当超过了核心线程数之外的线程在空闲时间到达之后会被销毁
        taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
        // 异步方法内部线程名称
        taskExecutor.setThreadNamePrefix("async-executor-");

        /**
         * 当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略
         * 通常有以下四种策略:
         * ThreadPoolExecutor.AbortPolicy:丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy:也是丢弃任务,但是不抛出异常。
         * ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy:丢弃队列最前面的任务,然后重新尝试执行任务(重复此过程)
         * ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy:重试添加当前的任务,自动重复调用 execute() 方法,直到成功
         */
        taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        taskExecutor.initialize();
        return taskExecutor;
    }
}

5、异步失效的原因

  • 注解@Async的方法不是public方法;
  • 注解@Async的返回值只能为void或Future;
  • 注解@Async方法使用static修饰也会失效;
  • 没加@EnableAsync注解;
  • 调用方和@Async不能在一个类中;
  • 在Async方法上标注@Transactional是没用的,但在Async方法调用的方法上标注@Transcational是有效的;

三、线程池中的核心线程数设置问题

有一个问题,一直没时间摸索,线程池中的核心线程数CorePoolSize、最大线程数MaxPoolSize,设置成多少,最合适,效率最高。

借着这个机会,测试一下。

1、我记得有这样一个说法,CPU的处理器数量

将核心线程数CorePoolSize设置成CPU的处理器数量,是不是效率最高的?

// 获取CPU的处理器数量
int curSystemThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;

Runtime.getRuntime().availableProcessors()获取的是CPU核心线程数,也就是计算资源。

  • CPU密集型,线程池大小设置为N,也就是和cpu的线程数相同,可以尽可能地避免线程间上下文切换,但在实际开发中,一般会设置为N+1,为了防止意外情况出现线程阻塞,如果出现阻塞,多出来的线程会继续执行任务,保证CPU的利用效率。
  • IO密集型,线程池大小设置为2N,这个数是根据业务压测出来的,如果不涉及业务就使用推荐。

在实际中,需要对具体的线程池大小进行调整,可以通过压测及机器设备现状,进行调整大小。

如果线程池太大,则会造成CPU不断的切换,对整个系统性能也不会有太大的提升,反而会导致系统缓慢。

我的电脑的CPU的处理器数量是24。

那么一次读取多少行最合适呢?

测试的Excel中含有10万条数据,10万/24 = 4166,那么我设置成4200,是不是效率最佳呢?

测试的过程中发现,好像真的是这样的。

2、我记得大家都习惯性的将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize设置成一样的,都爱设置成200。

是随便写的,还是经验而为之?

测试发现,当你将核心线程数CorePoolSize和最大线程数MaxPoolSize都设置为200的时候,第一次它会同时开启150个线程,来进行工作。

这个是为什么?

3、经过数十次的测试

  • 发现核心线程数好像差别不大
  • 每次读取和入库的数量是关键,不能太多,因为每次入库会变慢;
  • 也不能太少,如果太少,超过了150个线程,就会造成线程阻塞,也会变慢;

四、通过EasyExcel读取并插入数据库

EasyExcel的方式,我就不写双异步优化了,大家切记陷入低水平勤奋的怪圈。

1、ReadEasyExcelController

@RequestMapping(value = "/readEasyExcel", method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public String readEasyExcel() {
    try {
        String path = "G:\\测试\\data\\";
        String[] xlsxArr = new File(path).list();
        for (int i = 0; i < xlsxArr.length; i++) {
            String filePath = path + xlsxArr[i];
            File fileTemp = new File(path + xlsxArr[i]);
            String fileName = fileTemp.getName().replace(".xlsx", "");
            List<UserInfo> list = new ArrayList<>();
            EasyExcel.read(filePath, UserInfo.class, new ReadEasyExeclAsyncListener(readEasyExeclService, fileName, batchCount, list)).sheet().doRead();
        }
    }catch (Exception e){
        logger.error("readEasyExcel 异常:",e);
        return "error";
    }
    return "suceess";
}

2、ReadEasyExeclAsyncListener

public ReadEasyExeclService readEasyExeclService;
	// 表名
    public String TABLE_NAME;
    // 批量插入阈值
    private int BATCH_COUNT;
    // 数据集合
    private List<UserInfo> LIST;

    public ReadEasyExeclAsyncListener(ReadEasyExeclService readEasyExeclService, String tableName, int batchCount, List<UserInfo> list) {
        this.readEasyExeclService = readEasyExeclService;
        this.TABLE_NAME = tableName;
        this.BATCH_COUNT = batchCount;
        this.LIST = list;
    }

    @Override
    public void invoke(UserInfo data, AnalysisContext analysisContext) {
        data.setUuid(uuid());
        data.setTableName(TABLE_NAME);
        LIST.add(data);
        if(LIST.size() >= BATCH_COUNT){
            // 批量入库
            readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
        }
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
        if(LIST.size() > 0){
        	// 最后一批入库
            readEasyExeclService.saveDataBatch(LIST);
        }
    }

    public static String uuid() {
        return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
    }
}

3、ReadEasyExeclServiceImpl

@Service
public class ReadEasyExeclServiceImpl implements ReadEasyExeclService {

    @Resource
    private ReadEasyExeclMapper readEasyExeclMapper;

    @Override
    public void saveDataBatch(List<UserInfo> list) {
    	// 通过mybatis入库
        readEasyExeclMapper.saveDataBatch(list);
        // 通过JDBC入库
        // insertByJdbc(list);
        list.clear();
    }
    
    private void insertByJdbc(List<UserInfo> list){
        List<String> sqlList = new ArrayList<>();
        for (UserInfo u : list){
            StringBuilder sqlBuilder = new StringBuilder();
            sqlBuilder.append("insert into ").append(u.getTableName()).append(" ( UUID,ID,NAME,AGE,ADDRESS,PHONE,OP_TIME ) values ( ");
            sqlBuilder.append("'").append(ReadEasyExeclAsyncListener.uuid()).append("',")
                            .append("'").append(u.getId()).append("',")
                            .append("'").append(u.getName()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAge()).append("',")
                            .append("'").append(u.getAddress()).append("',")
                            .append("'").append(u.getPhone()).append("',")
                            .append("sysdate )");
            sqlList.add(sqlBuilder.toString());
        }

        JdbcUtil.executeDML(sqlList);
    }
}

4、UserInfo

@Data
public class UserInfo {

    private String tableName;

    private String uuid;

    @ExcelProperty(value = "ID")
    private String id;

    @ExcelProperty(value = "NAME")
    private String name;

    @ExcelProperty(value = "AGE")
    private String age;

    @ExcelProperty(value = "ADDRESS")
    private String address;

    @ExcelProperty(value = "PHONE")
    private String phone;
}

以上就是Java使用双异步实现将Excel的数据导入数据库的详细内容,更多关于Java双异步导入Excel数据的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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